汽车方向控制驾驶员模型

建立合适的汽车方向控制驾驶员模型是人-车-路闭环系统最重要的环节之一.目前在传递函数、最优控制的基础上建立了补偿模型、预瞄补偿跟踪模型、预瞄最优曲率跟随模型等,但由于驾驶员驾驶特性的非线性、时变性等特征,上述模型很难模拟驾驶员实际操纵行为.考虑到驾驶员的操纵特性,运用智能控制理论,基于模糊控制、神经网络及这两者的结合,建立相应的驾驶员模型可以更加接近驾驶员实际的驾驶行为.     

基于三维模糊控制的车辆自适应巡航间距策略

为使纯电动汽车ACC系统更好地适应复杂多变的行车环境,本文提出了一种基于三维模糊控制的ACC间距策略。设计了一种双纵向PID控制器作为上层控制获得期望加速度;建立了车辆逆纵向动力学及电机模型计算电机输出转矩与制动压力,实现ACC系统下层控制。通过Simulink与Carsim联合仿真开展前车急加速、前车插入及平稳跟车工况试验,并与经典二维模糊控制进行对比。结果表明,所设计的间距策略能在安全间距下较好地跟踪前车,对各工况具备良好的适应性。     

平抑风光功率波动的混合储能功率分配策略

为保证微电网可靠并网,针对风光随机出力引起的有功功率波动问题,利用混合储能系统(HESS)进行有效平抑。为充分发挥不同类型储能的特性,实现HESS功率的精确分配,提出一种基于WOA-VMD双层分解的混合储能功率分配策略。采用移动平均算法确定并网功率和HESS所需平抑的波动功率,并利用WOA-VMD分解风光波动功率。考虑到VMD分解余量可能含有丰富信息,再对余量进一步分解,完成HESS的初级功率分配。采用模糊控制优化储能设备的荷电状态(SOC),完成HESS功率的二次修正。算例分析表明,文中所提策略能够对风光波动功率进行自适应分解,实现HESS功率的合理分配,有效平抑风光功率波动,保证微电网可靠并网;并且维持储能SOC处于理想范围,避免储能设备过度充放电,确保HESS安全稳定运行。     

对角式舵轮分布的AGV路径纠偏控制研究

针对对角式舵轮分布的自动导航车(automated guided vehicle, AGV)的路径纠偏,提出了一种模糊控制+滑模控制的控制方法。首先,对角式舵轮分布的AGV进行数学描述,对其运动学、动力学分析建模;其次根据运动学模型,以车体位置、角度偏差为输入量,车体转向角度为输出量,设计模糊运动控制器作为外环控制器,然后根据其非线性动力学模型设计滑模控制器作为内环控制器;最后通过MATLAB环境下的Simulink仿真研究,表明所制定的控制策略有效,保证了对角式舵轮分布的AGV的快速且稳定的路径纠偏。     

电液伺服控制摩托车随机疲劳试验台的实验研究

分析了摩托车随机疲劳试验台的基本原理与结构特点,并针对其电液伺服系统建立了一种新的疲劳模拟时域控制方法,设计了多级递阶模糊控制器来控制试验台跟踪期望输入信号,以最终实现对电液伺服系统的实时控制.在试验台上进行了多种规格摩托车的振动试验,试验结果证明该试验台完全满足摩托车可靠性试验要求,为摩托车零部件及整车疲劳试验提供了新的方法.     

模糊控制算法在干线信号绿波控制中的应用研究——以虎门镇连升路为例

从交通信号控制的角度,对城市干道的交通信号控制策略及其控制优化参数（周期时长、绿信比、相位差）进行分析,并结合虎门镇连升路的交通状况,采用模糊控制方法实现城市交通干道的优化协调控制。通过VISSIM软件仿真,分析对连升路分别采用模糊协调控制方案、传统数解法协调控制方案及单点控制方案的效果并进行比较,结果表明模糊协调控制方案明显优于其他两种方法。     

基于模糊逻辑的移动机器人沿墙行为精准控制

针对移动机器人自身的非线性和环境噪声的不确定性,设计了一个基于虹外传感嚣的模糊控制器,并在实验环境中采用多项式拟合方法对红外传感器进行了校正,得到了传感器的校正模型,提高了移动机器入在室内环境中沿墙导航的精度。基于KHEPERA II移动机器人的实验结果表明,校正后的移动机器人在沿墙导航过程中其宥更好的稳定性和鲁棒性,以及更高的效率。     

基于动态小波神经网络的非线性动态系统辨识

一种隐层由小波基组成的神经网络被用来实现非线性系统的输入输出之间的映射关系.为描述系统的动态特性,在网络中引入了自回归连接结构.本文给出了详细的用小波神经网络进行系统辨识的算法和步骤.本文提出了一种FC+GD算法以提高训练神经网络的收敛速度.最后,将所提出的方法用于CSTR模型的辨识,并与RBF和MLP网络相比较.     

FCMBP聚类法在语音识别和模糊控制中的应用

首先从理论上证明了FCMBP模糊聚类方法,即基于摄动的模糊聚类方法,比传递闭包法失真小;其次,用例子说明这两种聚类方法的聚类结果并不总是相同,有时还会产生本质差异;再次,提出用FCMBP模糊聚类方法设立语音模式的参考向量集来进行语音识别,该方法能提高语音识别的正确率;最后,利用FCMBP模糊聚类方法滤除量测数据对中的噪声,再用这些处理过的数据构造模糊控制规则,从而是达到模糊控制规则的优化。